智力資本對(duì)貝塔系數(shù)影響路徑的數(shù)理分析與數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

李經(jīng)路++郭靜

摘要：分析了智力資本各要素單獨(dú)對(duì)貝塔的影響路徑以及各要素耦合作用時(shí)對(duì)貝塔的影響路徑。人力資本、結(jié)構(gòu)資本及關(guān)系資本含量越高，公司的貝塔越小，但是單要素對(duì)貝塔影響并不明顯，只有三因素耦合作用時(shí)，才與公司貝塔顯著負(fù)相關(guān)。在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)出了考慮智力資本的CAPM修正模型。

關(guān)鍵詞：智力資本；資本資產(chǎn)定價(jià)模型；貝塔系數(shù)；耦合作用

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.07.30

中圖分類號(hào)：F224；F8325 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2017）07-0141-04

The Impact Mechanism Path of Intellectual Capital on the Beta

Coefficient through Mathematical Analysis and Data Verification

——Taking Listed Companies Data as Examples

LI Jinglu ，GUO Jing

（School of Accounting， Yunnan University， Kunming 650500）

Abstract： This paper discusses the impact mechanism paths of intellectual capital alone factor and intellectual capital coupling affecting on the Beta coefficient. Human capital， structural capital and relational capital all have a negative impact on Beta coefficient， But the effect of intellectual capital elements alone is not clear， the negative relation is very significant only when coupled to each of the three. It deduces the modified Capital Assets Pricing Model based on intellectual capital theory.

Key words：intellectual capital； capital asset pricing model； Beta coefficient；coupling affect

資本資產(chǎn)定價(jià)模型（Capital Assets Pricing Model，CAPM），將資產(chǎn)定價(jià)的影響因素簡(jiǎn)化為無風(fēng)險(xiǎn)收益率、貝塔和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)3個(gè)變量，在這3個(gè)變量中貝塔是對(duì)單項(xiàng)資產(chǎn)或資產(chǎn)組合系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的表征，是資本資產(chǎn)定價(jià)模型的唯一決定性因素?，F(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)探討了企業(yè)規(guī)模、流通股比例、流通總市值、股票市場(chǎng)的流動(dòng)性等因素分別對(duì)貝塔的影響，鮮有文獻(xiàn)研究智力資本對(duì)貝塔的影響路徑。鑒于此，本文利用2011年到2014年上市公司智力資本數(shù)據(jù)，分析其對(duì)貝塔的影響機(jī)制。

1文獻(xiàn)綜述與研究命題

智力資本是由哪些要素構(gòu)成的？學(xué)術(shù)界存在著不同的觀點(diǎn)。主流觀點(diǎn)認(rèn)為智力資本由人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本這3個(gè)要素構(gòu)成（即三因素觀）。這3要素對(duì)公司價(jià)值貢獻(xiàn)的作用各不相同，其中人力資本是智力資本的核心要素，結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本功能的發(fā)揮需要借助于人力資本的作用，結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本不能單獨(dú)發(fā)揮作用[1]。

11智力資本單因素與貝塔負(fù)相關(guān)的命題

資源基礎(chǔ)觀認(rèn)為人力資本能夠降低公司風(fēng)險(xiǎn)、提高投資回報(bào)，從而帶來獨(dú)特的資源優(yōu)勢(shì)，相關(guān)學(xué)者表明，如果公司的人力資本較為充裕，則更能抵御風(fēng)險(xiǎn)，減輕公司價(jià)值的波動(dòng)程度[2～4]。人力資本和結(jié)構(gòu)資本不僅能夠駕馭有形資產(chǎn)的運(yùn)行，還能提升公司無形資產(chǎn)價(jià)值的貢獻(xiàn)能力[5]。

然而，僅有個(gè)別學(xué)者檢驗(yàn)了智力資本與公司風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)性。在探討公司CEO的資格水平、團(tuán)隊(duì)合作能力以及團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)對(duì)貝塔有何影響時(shí)，發(fā)現(xiàn)CEO的資格水平和團(tuán)隊(duì)合作能力與貝塔顯著負(fù)相關(guān)，而團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)與貝塔不存在顯著相關(guān)性[6]。公司風(fēng)險(xiǎn)有市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和特有風(fēng)險(xiǎn)之別，智力資本與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，與特有風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)[7]。

良好的客戶關(guān)系能夠提升資源供給與需求方雙方的盈利能力、降低雙方的風(fēng)險(xiǎn)[8]。人力資本與公司預(yù)期收益的方差顯著負(fù)相關(guān)[9]。人力資本、結(jié)構(gòu)資本均與貝塔負(fù)相關(guān)，而物質(zhì)資本與貝塔正相關(guān)[10]。結(jié)構(gòu)資本能夠降低上市公司的股權(quán)資金成本，股權(quán)資金成本與貝塔正相關(guān)（從資本資產(chǎn)定價(jià)模型的研究思路可以得到），間接地證明了結(jié)構(gòu)資本與貝塔負(fù)相關(guān)[11～13]。綜上分析，提出第一組命題。

H1a：人力資本與貝塔負(fù)相關(guān)。

H1b：結(jié)構(gòu)資本與貝塔負(fù)相關(guān)。

H1c：關(guān)系資本與貝塔負(fù)相關(guān)。

12智力資本單因素與貝塔正相關(guān)的命題

智力資本如果得不到有效運(yùn)營(yíng)與管理，其風(fēng)險(xiǎn)將遠(yuǎn)大于有形資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)[14]。公司處于動(dòng)態(tài)發(fā)展的過程中，如果智力資本沒有跟上能力的發(fā)展態(tài)勢(shì)，將給公司能力帶來負(fù)面影響，進(jìn)而影響公司價(jià)值，于是智力資本與貝塔正相關(guān)。結(jié)構(gòu)資本運(yùn)營(yíng)不合理會(huì)毀損公司價(jià)值[15]，關(guān)系資本中的戰(zhàn)略聯(lián)盟就存在著類似情況，戰(zhàn)略聯(lián)盟之間的沖突增強(qiáng)了公司供應(yīng)鏈的不確定性[16]。高管薪酬與公司的股票市場(chǎng)回報(bào)率和總資產(chǎn)報(bào)酬率正相關(guān)[17]。關(guān)系資本的增加將使得公司的交易成本呈現(xiàn)出先減小后增加的趨勢(shì)[18]。

智力資本的披露程度在公司信息披露中是較為不充分的，不充分的信息披露加劇了公司價(jià)值的波動(dòng)程度[19，20]，降低了市場(chǎng)的有效性[21]，這無疑提高了證券市場(chǎng)的不確定性，加劇了公司的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。這種現(xiàn)象在發(fā)展中國(guó)家尤為突出[22]。綜上分析，提出第二組命題。

H2a：人力資本與貝塔正相關(guān)。

H2b：結(jié)構(gòu)資本與貝塔正相關(guān)。

H2c：關(guān)系資本與貝塔正相關(guān)。

13智力資本三要素耦合作用對(duì)貝塔負(fù)相關(guān)的命題

毋庸置疑，人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本三者是相互作用的，其不同的作用模式與路徑造就了公司價(jià)值的差異[23，24]。只有三者相輔相成、相互耦合才能充分發(fā)揮智力資本價(jià)值貢獻(xiàn)的效能，提高公司的適應(yīng)性，降低經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)波動(dòng)給公司造成的沖擊。據(jù)此，提出第三個(gè)命題。

H3：智力資本三要素耦合作用能降低公司的貝塔系數(shù)。

2實(shí)證研究

21樣本來源及處理

剔除金融保險(xiǎn)類公司以及數(shù)據(jù)不全的公司和ST公司，最終得到電子信息、軟件、傳媒、生物工程、制藥、化工、衛(wèi)星、航空、機(jī)械制造等行業(yè)的88家上市公司在2010～2014年間的數(shù)據(jù)。樣本公司的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)。

22模型確定和變量設(shè)計(jì)

221模型的確定

本文構(gòu)建下面的面板數(shù)據(jù)模型，以檢驗(yàn)智力資本對(duì)貝塔的影響，模型如式（1）所示：

βit=α0+∑ni=1αΚXκ，it+γ1Kit+δi+εit（1）

式（1）中：i和t分別表示第i個(gè)樣本公司和第t個(gè)時(shí)間點(diǎn)；X代表進(jìn)行主成分分析之后，貢獻(xiàn)率較大的人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本的一組變量；K代表控制變量；δi代表第i樣本公司的個(gè)體效應(yīng)；εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

222被解釋變量的確定

借鑒Sharpe對(duì)貝塔數(shù)據(jù)計(jì)算方法得到貝塔數(shù)據(jù)，收集到每只股票每年53個(gè)周的周收益率，根據(jù)周收益率計(jì)算出每只股票的年貝塔系數(shù)。

223解釋變量的確定

借鑒李冬偉、李建良[25]和李經(jīng)路[26]智力資本選取指標(biāo)的方法，得到如表1所示的指標(biāo)體系。

23研究期限的確定

智力資本對(duì)公司價(jià)值及風(fēng)險(xiǎn)的影響并不是一蹴而就的，而是存在滯后期的。鑒于本文的時(shí)間窗口是2011～2014年的跨度，時(shí)間窗口較短，將被解釋變量滯后一期處理。

24因子分析

由于所選取的變量較多，要降維處理。KMO和Bartlett的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KMO統(tǒng)計(jì)量為0567（大于臨界值05），Bartlett統(tǒng)計(jì)量為2150704且sig=0000<001，說明變量之間顯著相關(guān)，需要進(jìn)行因子探索分析。采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)方法進(jìn)行分析，以提取貢獻(xiàn)率較大的變量。除了RC1和RC4外，其他自變量貢獻(xiàn)均大于80%，且11個(gè)變量累積貢獻(xiàn)度達(dá)到81%（貢獻(xiàn)率大于70%），變量的效度較好。因此，能夠進(jìn)入回歸分析的變量是HC1、HC2、HC3、HC4、HC5、SC1、SC2、SC3、SC4、RC2、RC3。

25回歸分析

根據(jù)F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)可知宜選取個(gè)體固定效應(yīng)模型，回歸分析結(jié)果如表2所示。

HC1、HC4與貝塔在10%水平上呈顯著正相關(guān)，命題H2a通過了檢驗(yàn)；HC3和HC5與貝塔在10%水平上呈顯著負(fù)相關(guān)，命題H1a通過了檢驗(yàn)。SC3與貝塔在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，命題H1b通過了檢驗(yàn)；SC4與貝塔在1%水平上顯著正相關(guān)，命題H2b通過了檢驗(yàn)。RC3與貝塔負(fù)相關(guān)，命題H1c通過了檢驗(yàn)。3類資本與貝塔呈現(xiàn)出不同的關(guān)系，問題較為復(fù)雜。

26進(jìn)一步研究

為了進(jìn)一步確定3類資本對(duì)貝塔的影響路徑，需要做以下兩步任務(wù)，第一步將單個(gè)自變量與因變量分別進(jìn)行回歸，第二步依據(jù)上一步的回歸結(jié)果將自變量按其對(duì)因變量影響程度從小到大排序，然后逐個(gè)回歸。結(jié)構(gòu)資本中的順序是SC3、SC4，人力資本中的順序是HC3、HC2、HC1、HC4，關(guān)系資本中RC3最大，根據(jù)排序進(jìn)行逐步回歸，結(jié)果如表3所示。

模型1中的HC4與貝塔呈弱相關(guān)，模型2、模型3和模型4中HC1對(duì)貝塔有正向作用，HC2和HC3對(duì)貝塔有顯著負(fù)向作用。模型5和模型6中SC4對(duì)貝塔有正向作用，SC3負(fù)作用于貝塔。HC2和HC3的作用大于HC1，SC3的影響大于SC4，即人力資本和結(jié)構(gòu)資本與貝塔呈負(fù)相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)H1a和H1b。

261考慮智力資本三因素耦合效應(yīng)時(shí)的實(shí)證檢驗(yàn)

智力資本各要素替代變量通過顯著性檢驗(yàn)的只占變量的一半，這究竟是什么原因引起的？是因?yàn)橹橇Y本各要素之間存在耦合效應(yīng)，各要素單獨(dú)發(fā)揮的作用微弱。國(guó)內(nèi)學(xué)者也驗(yàn)證了智力資本三要素間存在耦合作用[29]。據(jù)此，本文采用主成分分析方法來研究各要素耦合作用下智力資本對(duì)貝塔的影響。

首先將各變量標(biāo)準(zhǔn)化，再依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)提取主要成分。本文選取了6個(gè)主要成分，其解釋的總方差81280%，解釋力度比較充分，所選的6個(gè)主成分能夠綜合反映公司智力資本各要素包含的信息（版面有限，主成分方程省略）。

262回歸結(jié)果

從資本結(jié)構(gòu)角度來看，隨著財(cái)務(wù)杠桿的增大公司權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)逐漸增大。從規(guī)模角度來看，規(guī)模較大的公司會(huì)產(chǎn)生規(guī)模報(bào)酬，其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于規(guī)模小的公司。本文采用分層回歸法分析，首先，將上述6個(gè)主成分與貝塔系數(shù)直接回歸，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)；其次，在模型中加入兩個(gè)控制變量，再次回歸?；貧w結(jié)果如表4所示。

主成分X3、X4和X5均較顯著。模型1中X3、X4和X5分別與貝塔在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，命題H3通過了檢驗(yàn)。模型2加入了控制變量，除了擬合優(yōu)度稍稍增加之外，兩個(gè)控制變量并不顯著。與各要素單獨(dú)的回歸結(jié)果相比，耦合作用下的回歸結(jié)果及方向更加明確，顯著性也提高了，說明耦合作用與公司貝塔顯著負(fù)相關(guān)，該結(jié)論支持了命題H3。

3智力資本視角下的CAPM構(gòu)建

在傳統(tǒng)CAPM的推論中，基本假定誤差εit是獨(dú)立同分布的，但實(shí)際情況并非如此。智力資本質(zhì)量、數(shù)量存在著差異，它們對(duì)貝塔影響也不同，智力資本含量和質(zhì)量越高的公司對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)能力越強(qiáng)，其股價(jià)及收益率越穩(wěn)定，誤差越小。本研究中誤差項(xiàng)與智力資本存在著反比關(guān)系，智力資本含量和質(zhì)量越高，誤差越小。假定智力資本對(duì)方差修正的權(quán)重矩陣是存在的，用B來表示，將復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，將矩陣設(shè)定為式（2）的解析式：

B=diag[Ii1，Ii2…Iit]（2）

式（2）中：Iit是衡量公司智力資本含量和質(zhì)量高低（下文用IC比率表示）的變量，且該變量的方差εit服從（0，Bσ2）分布，由于IC比率與εit呈反比例關(guān)系，所以Iit越大，誤差越小，資產(chǎn)i的貢獻(xiàn)越大，擬合效果越好。

依據(jù)傳統(tǒng)貝塔系數(shù)的推理思路，運(yùn)用最小二乘法得到方程如下：

Q（ic），it（ic）=min（Y-X·r）′B-1（Y-Y·r）（3）

（ic）=（ic）it（ic）=X′B-1X-1X′B-1Y（4）

簡(jiǎn)化處理后得到式（5）：

（ic）=M（X′B-1X）-1X′B-1Y，若令M=1，0（5）

it（ic）=CX′B-1X-1X′B-1Y（6）

根據(jù)前面的推導(dǎo)，可推出基于智力資本的CAPM修正模型，如式（7）所示：

Rit=α（ic）+βit（ic）Rmt+εit（ic）（7）

4研究結(jié)論

實(shí)證結(jié)果表明人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本與公司貝塔顯著負(fù)相關(guān)，關(guān)系資本的作用明顯小于人力資本和結(jié)構(gòu)資本的作用。人力資本、結(jié)構(gòu)資本以及關(guān)系資本之間的耦合作用大于各要素的單獨(dú)作用，且人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本耦合可以降低企業(yè)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，嘗試性地提出了CAPM的修正框架，為后續(xù)研究提供了支持。因此，后續(xù)研究需要關(guān)注智力資本對(duì)CAPM的影響機(jī)理，以滿足知識(shí)經(jīng)濟(jì)背景下的資產(chǎn)定價(jià)需求以及公司估值的需要[27]。

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（責(zé)任編輯：石琳娜）